Dieser Rechner hilft dir, zwei KI-Modelle anhand effektiver Kosten je erfolgreicher Aufgabe zu vergleichen. Er verbindet die wichtigsten Eingaben mit einer transparenten Berechnung und zeigt neben dem Hauptergebnis zusätzliche Kennzahlen, damit du Kosten, Kapazität oder Wirtschaftlichkeit besser einschätzen kannst. Die Werte sind Schätzungen auf Basis deiner Annahmen und eignen sich besonders für Planung, Budgetierung und Szenariovergleiche.
Das günstigere Modell ist das mit den niedrigeren effektiven Kosten je erfolgreicher Aufgabe, nicht zwingend das mit dem niedrigeren Listenpreis.
Der Vergleich monetarisiert keine nichtfinanziellen Kriterien wie Datenschutz, Latenz, Funktionsumfang oder regulatorische Eignung.
Bei 100.000 Anfragen kostet Modell A inklusive Nacharbeit 1.800 € und erreicht 92.000 Erfolge, also rund 0,0196 € je Erfolg. Modell B kostet 2.200 € und erreicht 98.000 Erfolge, also rund 0,0224 € je Erfolg. In diesem Beispiel ist Modell A trotz geringerer Erfolgsquote wirtschaftlicher.
Der Rechner kombiniert Kosten pro Anfrage mit Erfolgsquote und zeigt die effektiven Kosten je erfolgreicher Aufgabe für beide Modelle.
Wenn ein günstiges Modell häufiger scheitert oder menschliche Nacharbeit verursacht, können die Kosten je erfolgreichem Ergebnis höher sein.
Trage die durchschnittlichen Nacharbeitskosten pro Anfrage für jedes Modell separat ein.
Für eine ökonomische Vergleichsrechnung sollte die Kennzahl an eine definierte Erfolgsschwelle gekoppelt sein, etwa bestandene Prüfung oder akzeptiertes Ergebnis.
Für wiederholbare Workloads sind Kosten je erfolgreicher Aufgabe oft hilfreicher als reine API-Kosten, weil Qualitätsunterschiede berücksichtigt werden.
| Kennzahl | Bedeutung |
|---|---|
| Modell A je Erfolg | Effektive Kosten pro erfolgreicher Aufgabe für Modell A. |
| Modell B je Erfolg | Effektive Kosten pro erfolgreicher Aufgabe für Modell B. |
| Monatliche Kostendifferenz | Gesamtkosten von Modell B minus Gesamtkosten von Modell A. |